读过 哥德尔、艾舍尔、巴赫 🌕🌕🌕🌕🌗
- 并没有用心钻研，然而读此书仍旧用去了31个小时。这样一个大部头，是不容易写总结的，尤其是，此书不仅在内容上涉及广泛，还在结构上花费大量心思：它的主题之一，就是探讨系统的形式与内涵之间的巧妙统一带给人的认知快乐。要想体会此中巧思，除了去读全文外，别无他法。中译本为了还原这种结构意义上的巧妙对应，做了大量的再创造。如果懂得英文，该去读英文版。

侯世达指出，人类的思维创造中，存在一种怪圈现象，比如音乐中巴赫赋格曲的几个声部能构成某种整体感，绘画中埃舍尔的常常可以做两可解读，哲学中类似于罗素悖论的自指性悖论，以及数学中哥德尔定理所表明的逻辑系统无法证明系统的自身一致。在这些情形下，思维必须跳出原来的系统，在系统外解释/感受原来的系统。且没有理由相信，所到达的层次，就是最上层，因此还可以如此循环往复的跳出。

作者通过简单的数论系统到计算机语言，复杂的生物系统再到抽象的符号和思维系统，一个系统一个系统考察过去，这种逻辑怪圈，或者说层次无处不在。一定程度上，层次之间是有壁垒的，对一个层级的认识无法导致对高层次的理解，也无法还原到低层次。比如，对从DNA、蛋白质，细胞，组织，到机体，每个层次都各有其独有现象；从神经元，脑组织，算法，意识，和文化上，也有表现上的巨大鸿沟。

作者的讨论，最终落在当时人工智能问题上。当时的人工智能，主要还集中在依靠实现各种层次上的逻辑的。上面的各种悖论怪圈，说到底，是存在于每个形式系统上的漏洞，在逻辑上基本都不可能得到修补。但有趣的是，人类的思维系统虽然是这样一个怪圈，但是它似乎总能结束递归循环，得到答案。这让人们总能做出决策，而不会陷在无限循环中不出来。

通过逻辑实现人工智能的路走不通，但什么走通了呢？

站在智能已经发展出大语言模型，通过生成式语言与人类对话的当下，可以说最后达成成就的，是不怎么符合逻辑，但比较“仿生”的神经网络算法。对于神经网络算法，科学家们并不真正的了解。尤其是模型网络的每一层都有什么意义，对于人是个盲盒。但是经过训练得到的网络参数，已然能根据文字输入的提示语，来进行文本内容的生成。最新的模型已经在2025年通过图灵测试了。

作者多次提到禅宗公案，并且着实讨论了几个。但他没有意识到，禅宗公案的使用方法，是拿来卡住不停运转的思维意识，从而让人跳出思维，认识当下的。作者的思维太厉害，公案都卡不住。